Python 写了个新型冠状病毒疫情传播模拟程序写了个新型冠状病毒疫情传播模拟程序
主要介绍了Python 写了个新型冠状病毒疫情传播模拟程序,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参
考下
病毒扩散仿真程序，用 python 也可以。
概述概述
事情是这样的，B 站 UP 主 @ele 实验室，写了一个简单的疫情传播仿真程序，告诉大家在家待着的重要性，视频相信大家都看过了，并且 UP 主也放出了源码。
因为是 Java 开发的，所以开始我并没有多加关注。后来看到有人解析代码，发现我也能看懂，然后就琢磨用 Python 应该怎么实现。
Java 版程序浅析版程序浅析
一个人就是 1 个（x, y）坐标点，并且每个人有一个状态。
public class Person extends Point {
private int state = State.NORMAL;
}
在每一轮的迭代中，遍历每个人，每个人根据自身的状态，做出一定的动作，包括：
移动
状态变化
影响他人
这些动作的具体变更，取决于定义的各种系数。
一轮迭代完成，打印这些点，不同的状态对应不同的颜色。
绘图部分直接使用的 Java 绘图类 Graphics。
Python 版思路版思路
如果我们想用 Python 实现应该怎么做呢？
如果完全复刻 Java 版本，则每次迭代需遍历所有人，并计算和他人距离，这就是 N^2 次计算。如果是 1000 个人，就需要循环 1 百万次。这个 Python 的性能肯定捉
急。
不过 Python 有 numpy ，可以快速的操作数组。结合 matplotlib 则可以画出图形。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
如何模拟人群
为了减少函数之间互相传参和使用全局变量，我们也来定义一个类:
class People(object):
def __init__(self, count=1000, first_infected_count=3):
self.count = count
self.first_infected_count = first_infected_count
self.init()
所有人的坐标数据就是 N 行 2 列的数组，同时伴随一定的状态：
def init(self):
self._people = np.random.normal(0, 100, (self.count, 2))
self.reset()
状态值和计时器也都是数组，同时每次随机选取指定数量的人感染：
def reset(self):
self._round = 0
self._status = np.array([0] * self.count)
self._timer = np.array([0] * self.count)
self.random_people_state(self.first_infected_count, 1)
这里关键的一点是，辅助数组的大小和人数保持一致，这样就能形成一一对应的关系。
状态发生变化的人才顺带记录时间：
def random_people_state(self, num, state=1):
"""随机挑选人设置状态
"""
assert self.count > num
# TODO：极端情况下会出现无限循环
n = 0
while n < num:
i = np.random.randint(0, self.count)
if self._status[i] == state:
continue
else:
self.set_state(i, state)
n += 1
def set_state(self, i, state):
self._status[i] = state
# 记录状态改变的时间
self._timer[i] = self._round
通过状态值，就可以过滤出人群，每个人群都是 people 的切片视图。这里 numpy 的功能相当强大，只需要非常简洁的语法即可实现:
@property
def healthy(self):
return self._people[self._status == 0]
@property
def infected(self):
return self._people[self._status == 1]
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